
import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('a.mp4')
# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("退出 ")
        break

    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    ## 在名为 "original" 的窗口中显示原始彩色图像
    #cv.imshow('original', frame)

    # 在名为 "frame" 的窗口中显示灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)

    ## 原振幅谱
    # 1.计算原始图像的傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)

    # 2. 放大傅里叶系数，获得振幅谱
    mag_spec = 20 * np.log(np.abs(fCoef))

    # 显示原振幅谱
    norm_mag_spectrum = cv.cvtColor(np.uint8(mag_spec), cv.COLOR_GRAY2BGR)
    cv.imshow('mg_spc', norm_mag_spectrum)


    ##平移后振幅谱
    # 1. 计算傅里叶系数及其变换
    fCoef_shifted = np.fft.fftshift(fCoef)  # 低频移至中心

    # 2. 计算振幅谱
    msp_shift = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shifted))  # 计算平移后的振幅谱

    # 显示平移后的振幅谱
    norm_mag_spectrum_shift = cv.cvtColor(np.uint8(msp_shift), cv.COLOR_GRAY2BGR)
    cv.imshow('mg_spc_shift', norm_mag_spectrum_shift)


    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(20)  == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()